计量经济学
¥
34.61
7.4折
¥
46.8
九品
仅1件
作者靳庭良 著
出版社西南财经大学出版社
出版时间2022-01
版次1
装帧平装
货号A5
上书时间2024-11-06
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
-
作者
靳庭良 著
-
出版社
西南财经大学出版社
-
出版时间
2022-01
-
版次
1
-
ISBN
9787550451605
-
定价
46.80元
-
装帧
平装
-
开本
16开
-
页数
336页
-
字数
595千字
- 【内容简介】
-
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法,使之成为经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映事实的统计数据为依据,用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
- 【作者简介】
-
靳庭良,性别,男出生年月1964.8很终学历博士研究生,职称教授,学位博士,所在院系河南财经政法大学经济学院
- 【目录】
-
目录1 绪论………………………………………………………………………………… (1)§ 1.1 什么是计量经济学………………………………………………………… (1)1.1.1 计量经济学的诞生与发展……………………………………… (1)1.1.2 计量经济学与相关学科的关系………………………………… (3)1.1.3 计量经济模型…………………………………………………… (4)§ 1.2 经典计量经济学的建模步骤……………………………………………… (5)1.2.1 理论模型的设定………………………………………………… (5)1.2.2 变量数据的搜集与处理………………………………………… (7)1.2.3 模型参数的估计………………………………………………… (9)1.2.4 模型的检验……………………………………………………… (9)1.2.5 模型的选择……………………………………………………… (10)§ 1.3 计量经济模型的应用…………………………………………………… (10)1.3.1 结构分析………………………………………………………… (10)1.3.2 经济预测………………………………………………………… (13)1.3.3 政策评价………………………………………………………… (13)§ 1.4 阅读本书需要的数学预备知识及计量分析软件……………………… (13)1.4.1 数学预备知识…………………………………………………… (13)1.4.2 计量分析软件…………………………………………………… (14)§ 1.5 结束语…………………………………………………………………… (14)练习题一…………………………………………………………………………… (16)2 一元线性回归模型……………………………………………………………… (18)§ 2.1 回归分析与回归模型…………………………………………………… (18)2.1.1 回归分析的含义………………………………………………… (18)2.1.2 回归模型的概念………………………………………………… (19)2.1.3 引入随机误差项的原因………………………………………… (21)2.1.4 总体回归模型的可识别性……………………………………… (22)§ 2.2 基本概念及普通最小二乘法…………………………………………… (23)2.2.1 基本概念………………………………………………………… (23)2.2.2 普通最小二乘法………………………………………………… (26)2.2.3 斜率系数与变量之间相关系数的关系………………………… (28)§ 2.3 总体回归模型的基本假定及参数OLS 估计量的统计性质…………… (30)2.3.1 基本假定………………………………………………………… (30)2.3.2 回归系数OLS 估计量的统计性质……………………………… (32)2.3.3 随机误差项方差的OLS 估计量………………………………… (36)§ 2.4 拟合优度的度量………………………………………………………… (37)2.4.1 可决系数(R2) ……………………………………………… (38)2.4.2 相关系数与R2 的关系………………………………………… (41)§ 2.5 回归系数的假设检验及其区间估计…………………………………… (42)2.5.1 回归系数OLS 估计量的概率分布……………………………… (42)2.5.2 回归系数的假设检验…………………………………………… (43)2.5.3 回归系数的区间估计…………………………………………… (48)§ 2.6 预测……………………………………………………………………… (49)2.6.1 点预测…………………………………………………………… (50)2.6.2 区间预测………………………………………………………… (51)§ 2.7 案例分析………………………………………………………………… (55)§ 2.8 结束语…………………………………………………………………… (58)练习题二…………………………………………………………………………… (60)附录2.1 回归系数OLS 估计量的最小方差性证明…………………………… (66)附录2.2 随机误差项方差OLS 估计量的无偏性证明………………………… (68)3 多元线性回归模型……………………………………………………………… (70)§ 3.1 基本概念及普通最小二乘法…………………………………………… (70)3.1.1 基本概念………………………………………………………… (70)3.1.2 普通最小二乘法………………………………………………… (73)3.1.3 偏回归系数与偏相关系数的关系……………………………… (76)§ 3.2 总体回归模型的基本假定及参数OLS 估计量的统计性质…………… (79)3.2.1 基本假定………………………………………………………… (79)3.2.2 回归系数OLS 估计量的统计性质……………………………… (81)3.2.3 随机误差项方差的OLS 估计量………………………………… (83)§ 3.3 可决系数与调整的可决系数…………………………………………… (84)3.3.1 可决系数(R2) ……………………………………………… (84)3.3.2 调整的可决系数(R??2) ……………………………………… (85)§ 3.4 变量的显著性检验及回归系数的区间估计…………………………… (86)3.4.1 变量的显著性检验……………………………………………… (86)3.4.2 回归系数的区间估计…………………………………………… (90)§ 3.5 预测……………………………………………………………………… (92)3.5.1 点预测…………………………………………………………… (93)3.5.2 区间预测………………………………………………………… (93)3.5.3 预测区间大小的影响因素分析………………………………… (96)§ 3.6 可线性化的非线性回归模型…………………………………………… (98)3.6.1 几种常见的模型………………………………………………… (98)3.6.2 模型的估计与预测…………………………………………… (102)§ 3.7 案例分析………………………………………………………………… (104)§ 3.8 结束语…………………………………………………………………… (107)练习题三………………………………………………………………………… (110)附录3.1 优选似然估计法…………………………………………………… (117)附录3.2 不可线性化非线性回归模型的估计……………………………… (118)附录3.3 在EViews 软件下进行矩阵运算的基本过程……………………(119)4 违背基本假定的多元线性回归模型……………………………………… (121)引言……………………………………………………………………………… (121)§ 4.1 多重共线性……………………………………………………………… (124)4.1.1 多重共线性的概念…………………………………………… (124)4.1.2 多重共线性的后果…………………………………………… (127)4.1.3 多重共线性的诊断…………………………………………… (128)4.1.4 多重共线性的处理…………………………………………… (129)§ 4.2 异方差性………………………………………………………………… (136)4.2.1 异方差性的概念……………………………………………… (136)4.2.2 异方差性的后果……………………………………………… (138)4.2.3 异方差性的检验……………………………………………… (140)4.2.4 异方差性的补救措施………………………………………… (145)4.2.5 存在异方差性情形下的预测………………………………… (154)§ 4.3 自相关性………………………………………………………………… (156)4.3.1 自相关性的概念及表现形式………………………………… (156)4.3.2 自相关性的后果……………………………………………… (160)4.3.3 自相关性的检验……………………………………………… (162)4.3.4 自相关性的补救措施………………………………………… (166)4.3.5 存在自相关性情形下的预测………………………………… (178)§ 4.4 随机解释变量模型……………………………………………………… (180)4.4.1 经典线性回归模型的一般定义及参数OLSE 的统计性质… (180)4.4.2 内生解释变量问题及工具变量法…………………………… (183)§ 4.5 结束语…………………………………………………………………… (191)练习题四………………………………………………………………………… (196)附录4. 1 在EViews 软件下利用WLS 法估计模型的输出结果……(203)5 回归模型的设定与选择……………………………………………………… (206)引言……………………………………………………………………………… (206)§ 5.1 解释变量选取的偏误…………………………………………………… (207)5.1.1 遗漏相关变量………………………………………………… (207)5.1.2 误选无关变量………………………………………………… (209)5.1.3 “从一般到特殊” 的建模策略……………………………… (210)§ 5.2 模型设定的统计检验…………………………………………………… (210)5.2.1 线性约束的F 检验…………………………………………… (211)5.2.2 解释变量的筛选……………………………………………… (212)5.2.3 非嵌套模型之间的选择……………………………………… (212)5.2.4 模型结构突变的Chow 检验…………………………………… (213)§ 5.3 模型的选择准则………………………………………………………… (216)§ 5.4 定性因素的量化与虚拟变量…………………………………………… (218)5.4.1 定性因素的量化……………………………………………… (218)5.4.2 虚拟变量的设置……………………………………………… (220)5.4.3 虚拟变量在模型结构差异检验中的应用…………………… (223)§ 5.5 结束语…………………………………………………………………… (228)练习题五………………………………………………………………………… (231)6 滞后变量模型…………………………………………………………………… (239)§ 6.1 滞后效应与滞后变量模型……………………………………………… (239)§ 6.2 分布滞后模型…………………………………………………………… (240)6.2.1 模型参数的意义……………………………………………… (240)6.2.2 模型的估计…………………………………………………… (241)6.2.3 模型滞后长度的确定………………………………………… (249)§ 6.3 自回归模型……………………………………………………………… (250)6.3.1 自适应预期模型……………………………………………… (250)6.3.2 局部调整模型………………………………………………… (251)6.3.3 一般自回归模型……………………………………………… (252)§ 6.4 Granger 因果关系检验………………………………………………… (254)§ 6.5 结束语…………………………………………………………………… (260)练习题六………………………………………………………………………… (261)7 联立方程模型…………………………………………………………………… (267)引言……………………………………………………………………………… (267)§ 7.1 联立方程模型的基本概念……………………………………………… (268)7.1.1 变量的分类…………………………………………………… (268)7.1.2 结构式模型…………………………………………………… (269)7.1.3 简化式模型…………………………………………………… (272__v__ v___)§ 7.2 模型的识别……………………………………………………………… (273)7.2.1 识别的定义…………………………………………………… (273)7.2.2 结构方程识别的条件………………………………………… (276)§ 7.3 模型的估计方法………………………………………………………… (281)7.3.1 间接最小二乘法(ILS 法) ………………………………… (281)7.3.2 二阶段最小二乘法(2SLS 法) ……………………………… (282)7.3.3 三阶段最小二乘法(3SLS 法) ……………………………… (284)§ 7.4 递归系统模型…………………………………………………………… (287)7.4.1 模型的定义…………………………………………………… (287)7.4.2 模型的识别与估计…………………………………………… (289)§ 7.5 联立方程模型的检验…………………………………………………… (290)7.5.1 单方程的检验………………………………………………… (290)7.5.2 方程系统的检验……………………………………………… (290)§ 7.6 克莱因战争间模型……………………………………………………… (291)§ 7.7 结束语…………………………………………………………………… (296)练习题七………………………………………………………………………… (297)附录7.1 利用3SLS 法估计模型(7?? 38) 的输出结果…………. (300)附录7.2 长期乘数估计值的推导过程……………………………………… (301)8 伪回归现象与协整理论……………………………………………………… (303)引言……………………………………………………………………………… (303)§ 8.1 基本概念及平稳性条件………………………………………………… (304)8.1.1 基本概念……………………………………………………… (304)8.1.2 平稳性条件…………………………………………………… (309)§ 8.2 单位根检验……………………………………………………………… (312)8.2.1 DF 检验………………………………………………………… (312)8.2.2 ADF 检验……………………………………………………… (315)§ 8.3 伪回归现象与协整的概念……………………………………………… (321)8.3.1 伪回归现象…………………………………………………… (321)8.3.2 协整的概念…………………………………………………… (322)§ 8.4 协整检验………………………………………………………………… (324)8.4.1 双变量的EG 检验……………………………………………… (325)8.4.2 多变量的EG 检验……………………………………………… (326)8.4.3 协整方程的动态普通最小二乘估计………………………… (327)§ 8.5 误差修正模型…………………………………………………………… (334)8.5.1 模型的结构…………………………………………………… (334)8.5.2 模型的估计…………………………………………………… (335)§ 8.6 结束语…………………………………………………………………… (336)练习题八………………………………………………………………………… (338)附录8.1 随机模拟生成样本序列的简单程序举例………………………… (342)附录A EViews10 的操作基础………………………………….… (344)附录A.1 EViews 简介………………………………………………………… (344)附录A.2 EViews 的开启与关闭……………………………………………… (344)附录A.3 工作文件的建立与数据的输入…………………………………… (347)附录A. 4 数据的处理………………………………………………………… (354)附录A.5 作图………………………………………………………………… (357)附录A. 6 常用描述统计量的计算…………………………………………… (362)附录B 统计分布表……………………………………………………………… (366)附录B 表1 标准正态分布表………………………………………………… (366)附录B 表2 t 分布表…………………………………………………………… (367)附录B 表3 F 分布表………………………………………………………… (368)附录B 表4 χ 2 分布表………………………………………………………… (374)附录B 表5 DW 检验临界值表………………………………………………… (375)附录B 表6 EG 协整检验临界值表…………………………………………… (379)参考文献……………………………………………………………………………… (380)
点击展开
点击收起
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价